ACL2017 | 百度：关于上下文感知的神经对话模型的实证研究
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这是读芯术解读的第7篇论文
ACL 2017 Short Papers
如何使上下文信息更有用？
关于上下文感知的神经对话模型的实证研究
How toMake Context More Useful?
An Empirical Study on Context-Aware Neural Conversational Models
百度公司
Baidu Inc.
【摘要】生成式会话系统在自然语言处理（NLP）领域中日益受到关注。近来，研究人员注意到对话处理中上下文信息的重要性，并建立了各种模型来利用上下文。 然而，没有系统的比较来分析如何有效地使用上下文。在本文中，我们进行实证研究来比较各种模型，并研究对话系统中上下文信息对结果的影响。同时还提出了一种变体方法，通过上下文查询相关性明显地加权上下文向量，其效果超过了其他基准方法。
1 引言
最近，人机对话由于其巨大的潜力和商业价值受到了越来越多的关注。研究人员提出了自动对话系统的检索方法（Ji et al.,2014; Yan et al., 2016）和生成方法（Ritter等，2011; Shang等，2015）。随着深度学习技术的成功，神经网络已经表现出强大的学习人类对话模式的能力；给定用户发出的话语作为输入查询q，神经网络可以产生回复r，其通常以序列到序列（Seq2Seq）方式完成（Shang等人，2015）。
在文献中，对话系统有两个典型的研究设置：单轮和多轮。单轮谈话是最简单的设置，即模型在产生r时仅需考虑q（Shangetal., 2015; Mou et al., 2016）。然而，大多数现实世界的对话都是包括多轮的情况。以前的话语（在本文中称为上下文）也可以提供关于对话状态的有用信息，并且是相关多轮对话的关键。
现有研究已经意识到上下文的重要性，并提出了几种情境感知对话系统。例如，Yan et al.,（2016）直接连接上下文话语和当前查询；其他人使用分层模型，首先捕捉个人话语的意义，然后将其整合为篇章（Serban等，2016）。目前有多种方式来组合上下文和当前的查询，例如池化或连接（Sordoni等人，2015）。不幸的是，以前的文献缺乏对上述方法的系统比较。
在本文中，我们对Seq2Seq类对话系统中的上下文建模进行了实证研究。我们重点研究了以下问题：
•RQ1 我们如何更好地利用上下文信息？研究表明，层次模型通常比非分层模型更好。我们还提出了上下文集成的一个变体，通过其相关性度量明显地加权上下文向量，超过简单的向量池化或连接。
•RQ2 上下文对神经对话系统的影响是什么？我们发现上下文信息对于神经会话模型是有用的。它能产生更长、更多的信息和多样化的回复。
总之，本文的贡献有两个方面：（1）我们对神经会话模型中上下文建模进行了系统研究。（2）我们进一步提出了显式上下文加权方法，效果超过其他基准方法。
2 模型
2.1 非层次模型
为了在当前查询之前对一些话语进行建模，一些研究将这些句子直接连接在一起，并使用单个模型来捕获上下文和查询的含义（Yan et al.,2016; Sordoni et al., 2015）。在本文中，它们被称为非层次模型。这种方法也适用于其他NLP任务，例如文献级情感分析（Xu et al.,2016）和机器理解（Wang andJiang，2017）。
遵循经典的编码解码（encode-decoder）框架，我们使用Seq2Seq网络，其在编码期间通过循环神经网络（RNN）将查询和上下文转换成固定长度的向量venc; 那么在解码阶段，它使用另一个RNN以逐个字的方式产生一个应答r。（见图1a）
图1 Seq2Seq神经网络基于上下文C = {c1，...，cn}和当前查询q的（a）非分层或（b）分层模型生成回复r。
在我们的研究中，我们采用门限递归单元的RNN（Cho et al.,2014，GRUs），可以缓解普通RNN的长时间传播问题。解码时，我们应用大小为5的定向搜索。
2.2层次模型
上下文建模的一个更复杂的方法是使用两步策略构建层次模型：一个话语级模型捕获每个单独句子的含义，然后一个话语间模型集成上下文和查询信息（图1b）。
研究人员尝试了在话语间建模中组合信息的不同方法; 本文评估了几种主要的方法。
Sum pooling。 Sum池化（表示为Sum）通过对每个维度中的值求和来集成候选集上的信息（图2a）。给定上下文向量vc1，...，vcn和查询向量vq，编码的向量venc是
Sordoni等人使用Sum pooling （2015），其中简单地添加了上下文和查询的词袋（BoW）特征。在我们的实验中，sumpooling对由上下文和查询语句建模的句子级RNN提取的特征进行操作，因为现代神经网络比BoW特征保留更多的信息。
连接。 连接（Concat）是Sordoni等人（2015）使用的另一种方法。该方法将每个话语级向量vci和vq连接为长向量，即venc = [vc0; ...; vcn; vq]。（见图2b）
与sum pooling相比较，向量连接可以区分上下文和查询的不同角色，因为该操作分别保留输入。然而，一个潜在的缺点是，连接只适用于固定长度的上下文。
顺序整合。 Yao等人（2015）和Serban等人（2015）提出了层次对话系统，其中一个话语间RNN建立在话语级RNN的特征（最后的隐藏状态）上。训练是通过端到端梯度传播实现的，过程如图2c所示。
使用RNN以顺序方式集成上下文和查询向量可实现复杂的信息交互。基于RNN的隐藏状态，Sum和Concat也可以应用于获得编码向量venc。
图2 层次模型中的话语间建模。vci和vq是话语级向量，hci和hq是话语级隐藏状态，αci和αq是明确的权重，而venc是编码器的输出。
然而，我们发现他们的性能比仅使用最后一个隐藏状态（表示为Seq）更差。一个合理的原因可能是句间RNN不长，RNN可以很好地保存这些信息。因此，我们的实验采用了这种变体，如图2c所示。
2.3通过上下文查询相关性显式加权
在会话中，上下文内容和语义可能会有所不同：与查询相关的上下文话语可能是有用的，而不相关的内容可能会带来更多的噪点。按照这种情况，我们提出了一种变体，通过上下文查询相关性的attention分数显式加权上下文向量。
首先，我们用余弦值来计算上下文和查询之间的相似度：
然而
也就是说，句子向量是单词向量的总和。
遵循attention机制（Bahdanau et al., 2014），我们希望通过softmax函数对这些相似度进行归一化，并获得attention概率：
其中sq以与sci相同的方式计算，并且始终为1，其为两个相同向量的余弦值。如果上下文不太相关，我们应该主要关注查询本身，但如果上下文是相关的，我们应该更加均匀地集中关注在上下文和查询之间。
换句话说，我们的显式加权方法可以被看作是启发式attention。类似于2.2节，我们通过池化和连接来聚合加权上下文和查询向量，从而产生以下两种变体。
WSeq（sum），其中加权向量相加在一起
WSeq（concat），其中加权向量被连接
请注意，显式加权方法也可以应用于句子向量（无句子间RNN）。我们分别用WSum和WConcat表示变体；细节不再重复。它们在第3.2节中进行比较。
3.1 设置
我们对在线免费聊天平台“百度贴吧”中爬行的中文数据进行了全部实验。为了方便对上下文效果的研究，我们在Sordoni等人（2015）和Serban等人（2015）之后建立了一个多转对话语料库。数据样本包含三个话语，是一个三元组<上下文, 查询, 回复>。总共有50万个训练样本，2000个验证样本，4000个测试样本。神经网络的超参数主要来自Shang etal.,（2015）和Song etal.,（2016）：向量表示620d和隐藏状态1000d；我们使用AdaDelta进行优化。
表1 不同模型的性能
3.2 结果和分析
我们通过BLEU分数评估模型表现。由于本文比较了各种模型，我们聘请工人手动标注其满意度是无法承受的。BLEU得分虽然对于开放领域的对话系统来说是不完美的，但与人类的满意度有显著的相关性（Liu et al.,2016; Tao et al., 2017）。我们在表1中介绍了第2部分介绍的模型的整体性能，并回答了我们的研究问题如下。
RQ1：我们如何更好地利用上下文信息？
我们首先观察到上下文感知方法通常优于上下文无关的方法。这意味着上下文在开放域聊天风格的对话系统中确实很有用。结果与以前的研究一致（Sordoni等., 2015;Serban等., 2015）。
在上下文感知神经对话模型中，我们有以下发现。
层次结构优于非层次结构
比较非层次结构和层次结构，我们发现（大多数）分层模型大大优于非层次结构。结果表明，对话系统与其他NLP应用程序不同，例如理解（Wang和Jiang，2017），其中采用非曾层次递归神经网络来更好地整合不同句子之间的信息。一个合理的解释，如Meng等人（2017）的话语句子不一定是由同一个发言者发出的，文献明确证明了对话系统中层次化RNN的有效性。
分别保持不同话语的作用很重要
如第2节所述，连接操作（Concat）区分不同话语的角色，而sumpooling Sum以均匀的方式聚合信息。我们看到前者在句子向量和句间RNN水平方面表现优于后者，表明sum pooling并不适合对待对话上下文。我们的猜想是，sumpooling在不太重要的上下文信息上表示查询信息。因此，保持分开通常会有所帮助。
上下文查询相关性分数有益于会话系统
我们的显式加权方法通过上下文查询相关性计算attention概率。在所有变体（Sum, Concat和Seq）中，显式加权大大提高了性能（除了Seq的BLEU-1之外）。结果表明，上下文查询的相关性是有用的，因为它强调了相关上下文信息，并削弱了不相关的上下文信息。
表2 对上下文无关和上下文感知（WSeq，concat）方法的回复的长度、熵和多样性。
RQ2：上下文对神经对话系统的影响是什么？
我们现在好奇上下文信息如何影响神经会话系统。在表2中，我们提出三个辅助度量，即句子长度、熵和多样性。前两者在Serban等人（2016）和Mou等人（2016）中使用，而后者则在Zhang andHurley (2008)中使用。
如图所示，与上下文无关的模型相比，内容感知对话模型倾向于产生更长、更有意义和多样化的回复，因为它们也提高了BLEU分数。
这显示了神经序列生成的一个有趣的现象：编码-解码框架需要足够的源信息来有意义地生成目标；它不是从不太有意义的输入中获取有意义的内容。我们以前的工作也有类似的现象（Mou et al.,2016）；我们发现，如果一个相同的网络从给定（有意义的）关键字开始，则会产生更有意义的句子。这些结果也部分解释了为什么seq2seq神经网络趋向于在开放领域谈话中产生短小和普遍相关的回复，尽管它在机器翻译、抽象概括等方面取得了成功。
4 结论
在这项工作中，我们分析了上下文信息对生成式对话模式的影响。我们对现有方法和我们新提出的方法进行了系统比较，通过上下文查询相关性来显式加权上下文向量。
我们表明层次RNN通常优于非层次RNN，显式加权上下文信息可以加强相关的上下文信息，并减弱不太相关的上下文信息。
我们的实验也揭示了一个有趣的现象：通过上下文信息，神经网络往往会产生更长、更有意义和更多样化的回复，从而揭示了神经序列生成的前景。
论文下载链接：
http://www.aclweb.org/anthology/P/P17/P17-2036.pdf
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